基于近红外高光谱成像技术的宁夏羊肉产地鉴别

使用900~1700 nm高光谱成像系统采集宁夏银川、固原、盐池三个不同产地的绵羊后腿样本的近红外高光谱数据,对光谱采用面积归一化方法预处理,利用SPA、CARS、UVE算法对预处理后的光谱数据提取特征波长分别为17、40、121个;结合PLS-DA及KNN建立特征波段下的判别模型。结果表明KNN判别模型效果较差,3种特征波长中利用CARS提取的特征波长建模效果最佳,代替全光谱建立PLS-DA判别模型是可行的;综合对比模型效果,CARS-PLS-DA为最优模型,校正集正确率90.48%,预测集正确率84.21%。证明利用近红外高光谱成像技术对羊肉产地鉴别是可行的。     

基于高光谱成像技术的小麦籽粒品种鉴别方法研究

为了更精确地鉴别小麦品种,实现小麦品种快速、无损、有效、稳定的鉴别。利用高光谱成像系统采集6个小麦品种籽粒光谱和图像信息,提取小麦籽粒胚、胚乳、胚和胚乳混合部位的光谱,采用不同的预处理方法对原始光谱进行处理,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长,基于全波长和特征波长建立线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和K最邻近(KNN)模型,筛选出最佳的籽粒部位光谱、预处理方法和特征波长提取方法;在此基础上,分析光谱信息、形态特征及二者结合信息对小麦品种的鉴别效果。结果表明,基于34个特征波长光谱信息结合形态特征建立的LDA模型效果最佳,其训练集和预测集的正确判别率分别为91.3%和86.0%。基于高光谱成像技术进行小麦品种鉴别是可行和有效的。     

高光谱成像技术对灵武长枣果皮强度的无损检测

利用高光谱技术对灵武长枣果皮强度检测进行研究,为灵武长枣外部品质无损检测提供科学方法。采集120个灵武长枣的400~1000 nm的高光谱图像,对光谱数据进行预处理;应用连续投影算法(SPA)、正自适应加权算法(CARS)和无信息变量消除法(UVE)对原始光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)果皮强度预测模型。结果表明:采用标准正态变换(SNV)预处理算法效果最优,其PLSR模型的交叉验证相关系数(Rcv)为0.8207,交叉验证均方根误差(RMSECV)为9.9630;利用SPA、CARS和UVE法从全光谱的125个波长中分别选取出29个、31个和31个特征波长;而基于全光谱建立的LS-SVM模型效果最优,其预测相关系数(Rp)为0.9555,预测均方根误差(RMSEP)为3.8282;研究结果表明基于高光谱成像技术采集的灵武长枣漫反射光谱进行果皮强度无损检测具有可行性。     

基于高光谱成像技术的金银花霉变检测模型

利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损检测金银花霉变程度的方法。通过比较Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、多元散射校正(MSC)和SG-MSC 3种预处理方法对偏最小二乘算法(PLS)建模效果的影响,得到SG-MSC为建模最优预处理方法。使用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立偏最小二乘判别(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的判别分析模型。结果表明,光谱经SG-MSC预处理后,应用CARS提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花不同霉变程度最优判别模型,其训练集与验证集的正确率均达到100%。利用高光谱成像技术能够快速无损、有效地鉴别金银花霉变程度,并且在特征波长下能实现金银花霉变程度的快速判别分析。     

不同月龄乌珠穆沁羊肌纤维类型与肉品质的变化分析

利用可见/近红外高光谱(400 nm～1 000 nm)成像技术实现对荷斯坦奶牛、秦川牛、西门塔尔牛、安格斯牛、力木赞牛5个品种牛肉进行快速无损判别。首先对原始光谱进行预处理,并利用光谱-理化值共生距离法(sample set partitioning based on joint X-Y distance,SPXY)法划分样本集;结合偏最小二乘判别模型(partial least squaresdiscrimination analysis,PLS-DA),K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)模型和径向基函数-支持向量机(radial basis function-support vector machine,RBF-SVM)模型进行全波段及特征波段判别分析。结果表明,一阶导数(first derivative,FD)法为最优预处理方法;基于RBF-SVM法所建模型的校正集与预测集准确率分别为100%、99%。可见,基于高光谱成像技术能够获得较好的牛肉品种判别效果。     

灵武长枣蔗糖含量的高光谱无损检测

利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法、连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）和无信息消除变量（uninformative variable elimination,UVE）降维处理,建立特征波段和全波段的主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）模型。结果表明,采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后,相关系数由0.611增大到0.846;正交信号校正法预处理效果最佳,RC和RP分别为0.853和0.794;利用SPA、UVE、CARS、CARS＋SPA和CARS＋UVE五种方法提取了5、21、17、10、18 个特征变量,其中CARS-PCR模型最好,校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843,校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g。综上,高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测,为更深一步探讨枣的内部品质提供参考。     

基于近红外光谱的腌制期咸鸭蛋理化指标无损检测

以高邮麻鸭蛋为研究对象,采集整个腌制期咸鸭蛋近红外光谱数据,对比测定其理化指标值,建立咸鸭蛋关键品质指标（蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数）的无损快速检测模型。为尽可能削弱外部其他因素对样本光谱采集过程的影响,使用多元散射校正、归一化等预处理方法,结合竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）和非信息变量剔除（uninformative variables elimination,UVE）3种特征选择算法建立偏最小二乘回归模型,并在一次特征波段选取基础上提取二次特征波长,再建立偏最小二乘回归模型。结果表明,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数的最优波长选择方法均是二次特征波段提取法UVE+SPA,发现二次特征波段选择综合表现最优。经对比分析,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度、咸蛋黄指数最优模型结构分别是标准化-UVE+SPA-PLSR、卷积平滑-UVE+SPA-PLSR、均值中心化-UVE+SPA-PLSR,训练集相关系数...     

宁夏赤霞珠葡萄水分含量的高光谱无损检测研究

利用可见近红外高光谱成像技术对宁夏赤霞珠葡萄含水量的无损检测进行了初步探讨。通过高光谱成像系统(400~1000 nm)采集了136幅赤霞珠葡萄图像,对原始光谱、平均平滑、高斯滤波、中值滤波、卷积平滑、归一化、多元散射校正、标准正态化、基线校准、去趋势化等预处理的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采用主成分分析(PCA)、偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)方法选择特征波长,建立4种特征波长下的PLSR的葡萄含水量预测模型,优选CARS提取特征波长的方法。在此基础上,对比分析了全波段与特征波长下的MLR、PCR、PLSR的葡萄含水量预测模型。结果表明:采用多元散射校正(MSC)光谱建立的PLSR模型优于原始光谱和其他预处理光谱的PLSR模型;CARS提取特征波长建立的PLSR模型优于多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)模型,预测集的相关系数(R)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.806、0.144。因此,利用可见近红外高光谱成像技术提取特征波长进行宁夏赤霞珠葡萄含水量的检测是可行的。     

基于高光谱技术的不同霉变程度籼稻快速鉴别

为解决快速、无损鉴别籼稻霉变程度问题。该文利用高光谱技术采集正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变共4类籼稻样本的光谱数据,经不同预处理后,通过连续投影算法(SPA)提取特征波长,采用多元线性回归判别分析(MLR-DA)建立籼稻霉变程度鉴别模型。同时,通过竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选特征变量,采用偏最小二乘法回归判别分析(PLS-DA)建立鉴别模型。研究结果表明,SG-SPA-MLRDA和RAW-CARS-PLS-DA模型的验证集相关系数RP均大于0.950。其中,RAW-CARS-PLS-DA模型的预测效果最优,其验证集相关系数RP为0.969,均方根误差RMSEP为0.269,对未知籼稻样本的总体分类准确率为93.33%。该模型对不同霉变程度籼稻具有较强的鉴别能力,故该方法可为快速、无损鉴别籼稻霉变程度提供技术支持。     

盐池滩羊肉脂肪含量的高光谱预测模型构建

本文利用可见-近红外高光谱成像技术预测冷鲜滩羊肉脂肪含量,优选最佳预测模型。测定90个滩羊背最长肌的脂肪含量并采集其光谱图像,对原始光谱进行不同种预处理后,构建了全波段下的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的光谱预测模型。为减少模型运算次数,在预处理效果最优的全波段模型上采用连续投影算法(SPA)、应用竞争性自适应重加权(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和波长空间迭代收缩(IVISSA)方法提取特征波长,构建脂肪含量的光谱预测模型。结果表明:采用归一化(Normlize)预处理后光谱构建的PLSR全波段模型效果最好,校正集模型相关系数(Rc)达到0.921;采用多元散射校正(MSC)预处理后光谱构建的PCR全波段模型效果最好,其校正集模型相关系数(Rc)达到0.850;在4种提取特征波长过程中,IVISSA算法所提取特征波长的交互验证均方根误差(RMSECV)最低,为0.0072;Normlize-IVISSA-PLSR模型较其他3种算法所构建的PLSR模型效果最优,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)值分别为0.931和0.754,表明利用高光谱技术对盐池滩羊肉脂肪含量进行预测是可行的。研究成果为冷鲜滩羊肉品质在线光谱快速无损检测系统开发提供理论依据。     

基于VIS/NIR高光谱技术的灵武长枣SSC含量的无损检测研究

利用高光谱技术对灵武长枣可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为灵武长枣内部品质无损检测提供科学方法。以灵武长枣为对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)和正自适应加权算法(CARS)进行关键波长的选择,通过偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立预测模型。实验结果表明:采用去趋势(Detrend)预处理算法效果最优,PLSR模型的交叉验证相关系数(Rcv)为0.809,交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.331;通过SPA算法和CARS算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,对SPA优选的8个和CARS优选的21个特征变量分别用PLSR和PCR建立预测模型,CARS-PLSR建模效果最优,其相关系数(Rp)为0.864,预测均方根误差(RMSEP)为1.174;研究结果表明基于高光谱成像技术采集的灵武长枣漫反射光谱进行SSC无损检测具有可行性。     

鸡蛋新鲜度、pH值及黏度的高光谱检测模型

利用高光谱成像仪采集鸡蛋的高光谱透射图像,并利用游标卡尺、pH计、黏度计测定鸡蛋的新鲜度、酸碱度与黏度,用竞争性自适应重加权（competitive adaptive reweighed sampling,CARS）算法与连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）选取特征波长分别建立鸡蛋品质与其高光谱特征的简单多元线性回归（multiple linear regression,MLR）模型,并在CARS提取的特征波长基础上用SPA进行了二次波段提取,建立相应的MLR模型,对比一次波长提取与二次波长提取选择的特征波长建立的模型性能。结果表明,CARS与SPA建立的MLR模型的验证集相关系数均在0.9以上。二次特征波段建立MLR模型的验证集相关系数比一次特征波段提取建立的MLR相关系数高,且均方根误差（root mean square error,RMSE）均有所减小,选取的特征波段比单独使用CARS或SPA选取的波段要少。建立的鸡蛋新鲜度、酸碱度（pH值）、黏度MLR模型的相关系数R分别为0.94、0.95、0.95,RMSE分别为6.36、0.17、149。即CARS、SPA提取特征波长可以优化模型,二次特征波段提取能更进一步的优化模型,提高了模型的稳定性,该模型能完好无损预测鸡蛋品质。     

黄瓜水分和硬度高光谱特征波长选择与预测模型构建

为实现高光谱对黄瓜新鲜度的快速、准确检测,以硬度和失水率作为品质指标,采用高光谱成像技术对同一批次不同贮藏日期的黄瓜进行检测。采用Savitzky-Golar法、多元散射校正、标准正态变量变换3种方法对黄瓜高光谱数据进行预处理,并对预处理结果进行对比,确定Savitzky-Golar预处理方法;运用竞争性自适应重加权算法、偏最小二乘、连续投影算法对高光谱特征波长进行选择,针对硬度指标分别选取了25,13,20个特征波长,针对失水率指标,分别选取了20,16,20个特征波长;运用BP神经网络构建黄瓜硬度和失水率预测模型。结果表明,基于连续投影算法所筛选出的特征波长光谱信息所建立的BP模型判别效果最佳,其对硬度判别的训练集准确率和测试集准确率分别为95.24%,91.67%;对失水率判别的训练集准确率和测试集准确率分别为97.78%,95.00%。     

基于高光谱成像技术无损检测芒果轻微损伤

目的 使用高光谱成像技术实现对芒果轻微损伤的无损识别。方法 在可见光-近红外波长范围内采集完好芒果和损伤芒果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(regions of interest, ROI)获得样本高光谱数据。经过多种预处理方法比较,选择光谱预处理方法。使用竞争性自适应重加权算法(competitiveadaptivereweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)分别对预处理后的光谱提取特征波长,并分别建立了多元线型回归(multiplelinearregression,MLR)模型和偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLSR)模型。结果 选择多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)作为光谱预处理方法。针对芒果轻微损伤识别,CARS-MLR模型识别效果最好,其校正集相关系数为0.881,预测集相关系数为0.821,校正集均方根误差(calibration set root mean squa...     

基于可见/近红外高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测

以400~1 000nm高光谱系统获得鸡蛋样本的高光谱图像,利用蒙特卡洛法检测异常样本,采用不同预处理方法处理原始光谱;应用竞争性正自适应加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)、遗传偏最小二乘法(Genetic Algorithms PLS,GAPLS)和间隔蛙跳法(Interval Random Frog,IRF)对预处理后光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)鸡蛋新鲜度预测模型。结果表明:标准正态变量变换(Standardized Normal Variate,SNV)法为最优预处理方法;利用CARS、GAPLS和IRF分别选出8,35,74个特征波长;基于GAPLS提取的特征波长的LS-SVM模型最优,其校正相关系数(Rc)为0.899,预测相关系数(Rp)为0.832。表明基于高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测是可行的。     

基于高光谱技术检测小麦粉灰分含量

目的 基于高光谱技术实现对小麦粉灰分含量的准确检测。方法 利用高光谱成像技术采集小麦粉的光谱数据,建立基于偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)和深度极限学习机(deep extreme learning machines,DELM)的小麦粉灰分含量预测模型;通过分析3种预处理算法和4种波长选择算法,分别选出最佳的预处理与波长选择方法,最后构建基于特征波段光谱信息的预测模型,并对结果进行比较。结果 标准正态变量校正(standard normal variable,SNV)为最佳预处理方法;连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)相较于随机森林(random forest,RF)、无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE)和遗传算法(genetic algorithm,GA)选择特征波长的模型更优;DELM模型更适用于灰分含量的检测,最优模型的测试集决定系数为0.968,预测集均方根误差为0.024。结论 高光谱成像技术可以快速、精准的...